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lsvmnode properties

Propiedades de lsvmnode

Última actualización: 12 feb 2025
Propiedades de lsvmnode

Icono de nodo LSVMCon el nodo Máquina de vectores de soporte lineal (LSVM), puede clasificar los datos en uno de dos grupos sin sobreajustar. LSVM es lineal y funciona bien con conjuntos de datos grandes, como aquellos con un gran número de registros.

Tabla 1. Propiedades de lsvmnode
Propiedades de lsvmnode Valores Descripción de la propiedad
intercept distintivo Incluye la interceptación del modelo. El valor predeterminado es True.
target_order Ascending Descending Especifica el orden de clasificación del objetivo categórico. Si ignora para objetivos continuos. El valor predeterminado es Ascending.
precision número Se utiliza sólo si el nivel de medición del campo de destino es Continuous. Especifica el parámetro relacionado con la sensibilidad de la pérdida de regresión. El mínmo es 0 y no hay máximo. El valor predeterminado es 0.1.
exclude_missing_values distintivo Cuando True, se excluye un registro si falta algún valor individual. El valor predeterminado es False.
penalty_function L1 L2 Especifica el tipo de función de penalización utilizado. El valor predeterminado es L2.
lambda número Parámetro de penalización (regularización).
calculate_variable_importance distintivo Para los modelos que producen una medida de importancia apropiada, esta opción muestra un gráfico que indica la importancia relativa de cada predictor en la estimación del modelo. Tenga en cuenta que la importancia variable puede ser tardar más en calcularse en algunos modelos, especialmente al trabajar con grandes conjuntos de datos y está desactivada de forma predeterminada para algunos modelos como resultado. La importancia variable no está disponible en los modelos de lista de decisiones.